面向智能体交互的6G边端协同AI推理模型部署与优化方法

本发明属于通信网络技术领域，公开了一种面向智能体交互的6G边端协同AI推理模型部署与优化方法，包括：步骤1、通过多种多模态传感器进行数据采集，获取多模态感知数据，构建一种基于LoRAHub的三层智能体网络系统模型；步骤2、综合考虑模型部署与卸载约束、资源约束、性能指标约束以及智能体模型部署的约束，构建资源调度问题，所述资源调度问题以响应时间与智能体模型推理精度联合优化为目标；步骤3、构建长‑短时间尺度资源分配框架，求解步骤2的调度问题。本发明通过构建双时间尺度的资源调度优化框架，有效提升了任务响应速度与推理精度。